如何在Django框架中集成Spark和MySQL以构建国漫推荐系统？请详细描述系统架构、数据流以及各模块间的交互。

为了构建一个集成Spark和MySQL的国漫推荐系统，我们首先需要理解系统中各个模块的功能及其实现方式。在Django框架中，推荐系统可以划分为数据收集、数据处理、推荐引擎、用户界面四个核心模块。

参考资源链接：[基于Spark和Python的国漫推荐系统设计](https://wenku.csdn.net/doc/3jbs5m09ty?spm=1055.2569.3001.10343)

数据收集模块主要负责从互联网上抓取国漫相关的数据，这部分可以使用Scrapy框架来实现。Scrapy框架能够高效地抓取网页，并提取结构化数据，为推荐系统提供原始数据源。

数据处理模块则涉及将抓取的数据进行清洗、转换，并存储到MySQL数据库中。在这个模块中，可以利用Django的ORM（对象关系映射）功能来管理数据模型，并通过Django的Migrations系统来维护数据库结构的变更。

推荐引擎是推荐系统的核心，它基于用户的历史行为数据，使用Spark进行大数据处理和机器学习算法实现推荐。在Django后端，可以创建REST API接口，将用户行为数据发送给Spark，由Spark处理并返回推荐结果。

用户界面模块负责展示推荐内容并接收用户反馈，可以使用Django模板和前端技术（如JavaScript、CSS等）来实现一个直观且响应式的用户界面。

在系统架构上，Django作为整个系统的后端支持，负责处理用户的请求和渲染响应。通过Django的视图（views）和模板（templates），我们可以为用户提供丰富的交互界面。同时，利用Django的中间件（middleware）和自定义认证系统，可以确保系统的安全性和用户身份的验证。

数据流方面，用户的请求首先由Django接收，根据请求类型调用相应的视图函数处理，并与数据库交互。当需要进行推荐时，Django将用户数据通过API传递给Spark集群进行处理，然后Spark将推荐结果返回给Django，最终展示给用户。

各模块间的交互依赖于系统的设计，推荐系统的设计要考虑到系统的可扩展性、可维护性和响应速度。在实现时，可以将数据收集、数据处理和推荐引擎作为独立的服务，Django通过REST API与这些服务进行通信，从而实现模块间的解耦和协同工作。

总结来说，构建这样一个系统需要深入了解Django框架的高级用法，熟练掌握Spark的数据处理能力，并且具备数据库设计和用户界面开发的相关知识。对于希望进一步学习相关技术的读者，建议参阅《基于Spark和Python的国漫推荐系统设计》一文，其中包含了大量实战案例和深入的技术解析。

参考资源链接：[基于Spark和Python的国漫推荐系统设计](https://wenku.csdn.net/doc/3jbs5m09ty?spm=1055.2569.3001.10343)